Beiträge

Das American DeepSeek Projekt: Eine Antwort auf die Herausforderungen der Open-Source-KI
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Das American DeepSeek Projekt zielt darauf ab, ein vollständig offenes KI-Modell zu entwickeln, um die Herausforderungen der USA im Bereich der Open-Source-KI zu meistern und die Vorherrschaft Chinas zu bekämpfen.

PyTorch und vLLM: Vertiefte Integration für effiziente LLM-Inferenz
Die vertiefte Integration von PyTorch und vLLM bietet neue Möglichkeiten für die effiziente Inferenz von großen Sprachmodellen und optimiert generative KI-Anwendungen.

Reinforcement Learning Teachers of Test Time Scaling
Die Einführung von Reinforcement Learned Teachers revolutioniert die Ausbildung von KI-Modellen, indem sie sich auf das Lehren und die Bereitstellung klarer Erklärungen konzentrieren.

Reinforcement Learning Scaling: Netzwerk-Sparsity als Schlüssel zur Effizienz
In diesem Artikel beleuchten wir, wie Netzwerk-Sparsity das Potenzial von Deep Reinforcement Learning Modellen freisetzen kann und welche Vorteile dies für die Skalierung mit sich bringt.

FRAME PACK: VIDEO GENERATION LIKE IMAGE GENERATION
Frame Pack ist eine Methode zur Reduzierung der Rechenlast bei der Generierung von Videos, die Bildlatenzen und eine clevere Frame-Packing-Methode nutzt.

DeepNVMe Upgrade: Effiziente I/O-Skalierung für Deep Learning Anwendungen
In diesem Artikel erfahren Sie alles über die neuesten Verbesserungen von DeepNVMe, einer Technologie zur Optimierung von I/O-Prozessen in Deep Learning Anwendungen.

Reinforcement Pre-Training: Ein neuer Ansatz für große Sprachmodelle
Reinforcement Pre-Training (RPT) ist ein neues Skalierungsparadigma für große Sprachmodelle und Reinforcement Learning, das die Genauigkeit der Sprachmodellierung erheblich verbessert.

Die Entwicklung moderner Techniken seit ‘Attention Is All You Need’
In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf einige der wichtigsten Innovationen, die seit der Veröffentlichung des Papiers 'Attention Is All You Need' entstanden sind.

Wie Hardware-Einschränkungen schnelle KI-Entwicklungen verhindern
In diesem Artikel wird untersucht, wie Hardware-Einschränkungen die schnelle Entwicklung von KI-Systemen beeinflussen und welche Rolle algorithmische Fortschritte dabei spielen.
